Hace unas semanas, cubrimos el anuncio de ARM [VIDEO]de que entregaría un conjunto de IP de hardware AI para Deep Learning, llamado Project Trillium . Lo que ARM no anunció en ese momento fue que la IP para la aceleración de las Redes Neuronales Convolucionales (CNN), el pan y la mantequilla para el procesamiento de imágenes y los sistemas visualmente guiados, tales como vehículos y drones, sería proporcionada por NVIDIA NVDA -1.97%, un líder en aceleración de AI.

Chips inteligentes necesarios

Sin mucha fanfarria, Deep Learning Accelerator (NVDLA) de NVIDIA fue de código abierto el otoño pasado, proporcionando licencias de Propiedad Intelectual (IP) gratuitas a cualquiera que desee construir un chip [VIDEO] que use CNN para aplicaciones de inferencia (inferencia, para aquellos que no están familiarizados, es procesamiento de una red neuronal entrenada).

El llanto que escuchas ahora en todo el mundo es probablemente un grupo de startups bien financiadas y sus inversores que pensaban que una docena de chicos en un garaje podrían superar a #NVIDIA en lo que respecta a las fichas aceleradoras de CNN.

ARM ha decidido usar NVDLA IP libre de NVIDIA en lugar de desarrollar su propia lógica de #chip CNN. Es bastante difícil competir con gratis, especialmente si esa IP libre proviene de un líder de la industria. Jensen prevé que habrá millones de chips inteligentes necesarios para el procesamiento de bordes, especialmente en el campo de IOT, que pueden hacer uso de NVDLA.

¿Por qué regalar una tecnologia tan valiosa?

La adopción de NVDLA por parte de ARM mejora en gran medida la posición de NVDLA en el mercado de #chips CNN rápidos, alimentando aplicaciones como cámaras inteligentes, sensores inteligentes en la fábrica y drones inteligentes de bajo costo.

NVIDIA usa NVDLA en su propio Xavier SOC en su plataforma de vehículos autónomos Pegasus.

¿Por qué NVIDIA regalaría una #Tecnología tan valiosa? Porque Jensen sabe que su Tesla TSLA -6.36%los productos familiares, que pueden entregar 125 trillones de operaciones por segundo, actualmente son dueños del mercado para entrenar esas redes neuronales. Este mercado ha impulsado en parte el negocio de NVIDIA Data Center a una tasa de ejecución de ~ $ 2B de ingresos muy rentables al año, creciendo en 2-3 veces al año.

Si los chips de inferencia para CNN se basan en el hardware NVDLA gratuito y el software NVIDIA TensorRT, le da a NVIDIA un mercado listo para sus chips de capacitación de alta gama. Jensen quiere que los ingenieros de NVIDIA se concentren en resolver problemas realmente difíciles, y debe creer que el procesamiento de imágenes no es tan difícil ni rentable en el futuro. #hardware AI